利用模型预测地下水埋深的动态

文中将资料记载的地下水埋深时间序列,利用双向差分和自忆性原理,建立DAMSM模型,求得预测方程,其预测结果最大相对误差仅为8.07%,平均相对误差为4.33%,拟合性优良,可用于后续的地下水埋深动态监测控制管理。该模型将数据的历史信息纳入模型计算,填补了用单因素预测的缺陷。最后,根据首山漏斗区的地质和地下水特性,提出地下水生态环境缓解和修复方案建议。     

不同模型地下水埋深预测精度和适用性分析

分别采用自回归预测模型和小波神经网络模型对辽宁中部平原某区域地下水埋设进行预测,并结合区域内实测地下水埋深数据,对比分析不同模型的预测精度和适用性。结果表明:神经网络模型在辽宁中部地下水埋深预测精度好于自回归模型,更适用于辽宁中部地下水埋深的预测和趋势分析。研究成果对于辽宁中部平原区地下水埋深预测方法具有较好的参考价值。     

浚县地下水埋深变化趋势分析

文章以浚县3号观测井为例,详细介绍了如何在Excel中实现Mann-Kendall检验法及突变性检验,并采用鹤壁市浚县11眼观测井2013-2018年共计72个月的月平均埋深值,全面分析了浚县地区地下水埋深变化趋势及突变性检验。结果显示:浚县近6 a 11眼观测井中,除18号观测井地下水埋深随时间呈显著下降趋势,其他观测井均呈显著上升趋势;11眼观测井埋深均存在突变。     

滕西平原地下水埋深预测方法探讨

通过对滕西平原地下水动态特征分析,采用区域长系列地下水埋深、降雨量等监测和统计数据,根据当前地下水埋深,对近期地下水埋深变化趋势做出预测,为最严格水资源管理制度的实施、保障地下水资源合理开发利用提供参考依据。     

基于BiLSTM-NFC的地下水埋深预测方法研究

为了提高地下水埋深预测的精度,提出了双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)融合非全连接神经网络(NFC)的深度学习模型.使用自适应矩估计优化函数(Adam),耦合双曲正切(Tanh)、软最大逻辑回归(Softmax)和线性整流单元(ReLU)3个激活函数,且将学习率设置为动态的,以黄河下游人民胜利渠灌区1993—2...     

棉花适宜地下水埋深神经网络分析

江苏省的棉产区主要分布在沿江、沿海和淮北沙性土壤地带及里下河等偏粘性土壤地区。棉花枝多叶茂,营养生产和生殖生长并进时间长,腾发量大(550～750mm);同时,棉花又是一种“喜高燥、怕低湿”的植物,棉花水环境对棉花优质高产起着举足轻重的作用。本文以棉花皮棉亩产量Q为指标,运用人工神经网络方法对棉花的适宜地下水埋深进行了研究。     

基于CEEMD-RF模型的渣土边坡地下水埋深预测

地下水是影响渣土边坡稳定性的关键因素之一,地下水埋深预测对分析渣土边坡稳定性具有重要意义。考虑渣土边坡地下水水位的高度非平稳和非线性特点,提出了一种基于相空间重构的互补集合经验模态分解-随机森林（CEEMD-RF）的地下水埋深预测模型。以广州市某渣土边坡SW2水文观测孔为例,将基于相空间重构的CEEMD-RF模型应用于该渣土边坡的地下水埋深预测,并与相空间重构的RF模型预测结果进行对比分析。结果表明:利用CEEMD-RF模型对地下水埋深预测的拟合优度为0.997,均方根误差为0.03 m,优于相空间重构的RF模型预测结果;基于相空间重构的CEEMD-RF模型预测的地下水埋深序列能很好地反映地下水埋深的尖变点。     

西安主城区地下水埋深空间变异性分析

运用地统计学方法,选取西安市主城区58口潜水观测井1984年、2000年和2010年地下水埋深资料,分析了地下水埋深的空间变异性和变化规律。结果表明,3个年份地下水埋深具有中等空间相关性,1984—2000年地下水埋深空间相关距离变短,地下水埋深的空间连续性较差,2010年空间相关距离增加,异性比从1984年的0.80减小到2000年的0.24,表明地下水埋深空间各向异性增强;2010年异性比增大到0.65,说明地下水埋深的空间分布各向异性减弱。Krig ing插值结果显示,研究区地下水埋深呈随地势高程而异的空间变化规律,增加幅度较大(0.30~0.61 m/a),空间变化明显,其变化主要受开采强度的影响。     

扎龙保护区地下水埋深的混沌分析

扎龙自然保护区作为我国重要的湿地,水资源不足已经影响着鹤类的栖息繁衍。作为补水水源之一,加强对地下水埋深变化的分析研究至关重要。通过功率谱法和主分量法的分析,得出扎龙自然保护区地下水埋深序列是存在明显的混沌特征的结论。     

克山县地下水埋深时间序列分析预测模型

地下水埋深是衡量饮水安全的重要指标,可以通过其趋势变化来初步评价农村饮水安全状况以及供水工程的合理性.文中以克山县古城镇为例,应用时间序列分析法,建立时间序列预测模型,结合克山县古城镇2000-2010年长观井逐月地下水埋深监测数据进行分析,得出精度较高的拟合与预报数据.未来3年地下水埋深相对稳定,说明该地区饮水水量有保证;同时,揭示了该区地下水动态变化规律,为合理建设农村饮水安全工程提供了重要信息和保障.     

阿克苏河流域地下水埋深现状及对策分析

阿克苏河是塔里木河的主要源流,其水位变化将影响整个地区的发展。监测该流域地下水水位变化十分有必要。通过分析阿克苏河流域25眼水盐监测井水位变化,了解到阿克苏河流域范围内地下水连年下降,2001年地下水埋深1~3m,2015年地下水水位最大埋深已达到9.39m。对地下水资源的过度开采,使流域内地表自然植被退化,生态环境遭到破坏。研究结果对于指导当地地下水资源的合理开发、保护生态环境具有重要意义。     

地下水水位埋深测定方法探析

受制于科技水平,地下水等水位线较难绘制,地下水埋深测量精度测量误差较大,但是可以利用先进的仪器设备实时监测干旱的发生范围以及干旱程度,提前发出饮水困难以及粮食作物减产的预警。压力式一体化遥测水位计的广泛应用能有效的解决地下水埋深测量精度差等相关问题,但是需要比测来评定仪器监测精度。     

地下水埋深对玉米生长及地下水补给的影响

为研究地下水埋深对玉米生长发育及作物系数的影响,选择宁夏彭阳县红河镇玉米为研究对象,借助试坑模拟对比试验,通过试坑旁的马氏瓶控制地下水位,探讨了地下水埋深对玉米生育期株高、干物质积累量、土壤含水率、产量、地下水补给量和作物系数的影响。结果表明:地下水埋深对玉米生长指标影响显著,地下水埋深为0.9 m时地下水补给量最大为83.5 mm,地下水埋深为1.2 m时地下水补给量最小为54.7 mm。     

基于改进人工蜂群算法的地下水埋深预测研究

为了改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型在地下水埋深预测中的应用,在基本人工蜂群算法中引入高斯变异算子,并优化初始蜜源位置,提出了基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型,并利用安阳市某观测站的降水量、蒸发量、河道流量、灌溉渗漏量和人工开采量5个相关影响因子的数据,对该方法进行了应用。为了验证模型的优劣性,与单一的BP神经网络模型、RBF神经网络模型、基于蚁群算法的RBF神经网络模型和基于基本人工蜂群算法的RBF神经网络模型的预测结果进行了比较,结果表明:基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型收敛速度更快、预测结果误差最小。     

基于灰色残差模型的灌区地下水最小埋深预测

建立灰色GM(1,1)主模型,然后进行残差修正,从而形成灰色残差模型,并对宝鸡峡灌区周城—苏坊洼地地下水最小埋深进行了预测.结果表明:根据前12 a观测数据建立模型,预测的第13 a地下水最小埋深为3.64m,与实际值相比较,相对误差为4.21％;与单一采用灰色模型GM(1,1)相比,灰色残差模型克服了因数据序列不稳定而带来的误差,可提高灌区地下水最小埋深预测精度.     

江苏沿海滩涂地下水埋深及矿化度变化规律

为加快江苏沿海滩涂新垦区脱盐改良的步伐,选择典型区域开展野外定位测试,统计并分析特定水文及环境条件下地下水埋深及矿化度的变化规律。结果表明：江苏沿海滩涂地区降水量充足,降雨时空分布不均,5—9 月的降水量约占全年降水量的 73%;研究区的地下水埋深与降水量、蒸发量及其附近的梁垛河水位的相关系数分别为0.94、0.78、0.51,均呈极显著相关关系;地下水矿化度与降水量、蒸发量呈极显著相关关系（相关系数分别为0.79和0.66）,与地下水埋深呈显著相关关系（相关系数为0.42）。     

渭南市降水量对地下水埋深的影响分析

大气降水入渗补给是地下水的主要补给来源,研究地下水埋深与降水量的关系,可为地下水的补给、开采有机协调提供重要的依据。本文通过渭南市多年长系列的地下水动态观测资料收集、分析,研究地下水位埋深与降水量之间存在的关系,希望能为本区域内合理开发利用地下水提供科学的依据。     

不同地下水埋深的有效降水量试验分析

<正>天然条件下降落在旱地上的任一次降水过程中,降水入渗并能储存在根系吸水层内的雨量称为有效降水量或降水有效利用量;其量与降水量之比称之为降水有效利用系数。它是影响制定灌溉制度和研究农业节水的基本参数之一。欲使更多降水量转化成有利于农     

廊坊市降水量对地下水埋深的影响分析

选取廊坊市2002年～2020年逐日降水量及78眼地下水观测井的地下水埋深资料,（1）计算出廊坊市地下水埋深的多年月平均值、廊坊市多年月平均降水量并绘制二者关系图,得出地下水埋深年内变化规律与降水量季节性分配基本一致;（2）计算出廊坊市历年地下水埋深平均值、历年降水量并绘制二者关系图,得出地下水埋深的年际变化受降水量影响显著;（3）计算出年地下水埋深变幅、年降水量变幅并绘制地下水埋深变幅与降水量变化过程线及地下水埋深变幅与降水量变幅变化趋势线。分别得出：（1）地下水埋深随降水量的变化而变化,降水量变幅越大,地下水埋深变幅变化也越显著,即水位降深越大;（2）地下水埋深变幅与降水量变幅呈反比关系,即当年降水量较上年降水量小,当年地下水埋深较上年地下水埋深大。